在使用crfsui时，如何使用以前令牌的实体类作为NER的功能

Question

我在python中使用python crfsuite包，这是由Naoaki okakazi（http://www.chokkan.org/software/crfsuite/）开发的crfsuite的实现

我想使用前一个令牌的实体类作为一个特性，这将帮助我识别多个单词命名的实体。 我的培训数据示例：

[（Raheja，建筑工人），（vista，I-builder），（is，O），（非常，O），（著名，O）]

如果我可以使用上一个类功能训练。但是在预测时，我们将特征列表传递给tagger对象。 测试时的问题是上一个类是未知的。在

有谁能告诉我这在python crfsuite中是否可行。 我觉得我们把特征传递给tager对象的方式是不可能的。在

Answer 1

上一个令牌的类在CRFSuite中默认用作功能。CRFSuite使用两种功能：

1. “状态特征”-I(current_label=A and f(sequence, current_position))
2. “过渡特征”-I(current_label=A and previous_label=B)

您定义的特性实际上是（1）中的f函数；为标签的所有可能值生成状态特征。要使用转换特性，您不必做任何事情，它们是默认生成的。在

CRFsuite中没有实现的是第三种特性：I(current_label=A and previous_label=B and f(sequence, current_position))；这就是本教程所说的“以属性和标签双元组为条件的特性”。在

Answer 2

基于tutorial中的这句话，我相信crfsuite（和python crfsuite）是不可能做到的：

Features conditioned with attributes and label bigrams are not supported.